Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.

7 апреля 2026 года в рамках 16-го Российского форума по управлению интернетом (RIGF) состоялась форсайт-сессия «ИИ как триггер слома привычных процессов: что он меняет уже сегодня и как изменит управление, экономику и общество к 2035 году». Обсуждение было выстроено на основе аналитической работы Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

В начале сессии модератор, директор центра Константин Вишневский, представил результаты интеллектуального анализа больших данных, выполненного системой iFORA, — семантическую карту разломов.

«Мы попытались не просто описать тренды, а буквально закартировать реальность: показать, где именно искусственный интеллект уже меняет процессы и где эти изменения становятся необратимыми», — отметил он.

Система интеллектуального анализа больших данных iFORA разработана ИСИЭЗ ВШЭ с применением передовых технологий искусственного интеллекта. Ее база источников включает более 850 млн документов (научные публикации, патенты, нормативная правовая база, рыночная аналитика, отраслевые медиа, материалы международных организаций, вакансии и др.) и постоянно пополняется.

Константин Вишневский пояснил, что система проанализировала тысячи тематик и направлений, связанных с развитием ИИ, и выделила зоны наибольшей концентрации изменений. Визуально карта представляет собой набор кластеров — своеобразных эпицентров трансформации, между которыми выстраиваются плотные связи.

В числе таких эпицентров — управление взаимоотношениями с клиентами, где ИИ уже берет на себя персонализацию и коммуникацию; процессы стратегического и операционного принятия решений, где алгоритмы становятся частью управленческого контура; системы мониторинга и контроля, позволяющие в режиме реального времени отслеживать состояние процессов; а также управление человеческими ресурсами, где ИИ влияет на подбор, оценку и развитие персонала.

Внутри этих кластеров система выявила наиболее динамичные тематические узлы. К ним относятся обработка больших данных, предиктивная аналитика, инструменты обоснованного принятия решений, масштабируемые цифровые решения, а также быстро развивающийся сегмент ИИ-агентов и чат-ботов, которые постепенно переходят от вспомогательной роли к роли автономных участников процессов.

Карта фиксирует не только зоны роста, но и линии напряжения — потенциальные разломы, где изменения сопровождаются рисками. Среди них — зависимость от качества данных, смещение баланса между человеком и алгоритмом, размывание зон ответственности и рост требований к безопасности управленческих решений.

Важно, что представленная модель не носит статичного характера. По словам Константина Вишневского, карта не только позволяет зафиксировать текущее состояние, но и служит инструментом для дальнейшего анализа: через нее можно прослеживать, как одни изменения усиливают другие, где возникают новые связки и какие направления начинают доминировать.

«Фактически мы имеем дело не с отдельными изменениями, а с системой разломов, которая уже формирует новую логику развития, и задача сейчас не в том, чтобы ее описать, а в том, чтобы научиться в ней действовать», — подчеркнул Константин Вишневский.

Карта стала основой для последующего обсуждения с участниками сессии. В дискуссии участвовали представители разных отраслей — от технологических компаний до медиа, — ведущих компаний и организаций, непосредственно занимающихся разработкой, внедрением и масштабированием решений на основе ИИ. Такой состав позволил рассмотреть влияние ИИ сразу в нескольких измерениях.

Чтобы структурировать сложный и многослойный ландшафт, модератор предложил рассматривать его через три ключевых измерения: управление, экономику и общество. Такой подход позволил развернуть карту разломов и обсудить ее не как абстрактную модель, а как набор конкретных трансформаций, уже проявляющихся в разных сферах. Каждое из направлений анализировалось через призму выявленных на семантической карте возможностей и рисков.

Управление: от контроля к работе с данными

Одним из центральных выводов стало изменение роли менеджмента. По словам руководителя направления «Искусственный интеллект» департамента развития технологий и программ ДПО инновационного центра «Сколково» Евгения Осадчука, ИИ берет на себя значительную часть подготовки управленческих решений. «Менеджер из хранителя знаний и контролера превратится все-таки больше в постановщика задач, в оценщика моделей искусственного интеллекта», — полагает он. По его словам, следствием станет сокращение иерархических уровней и переход к более плоским организациям.

Эксперты отметили, что это приведет к ускорению процессов принятия решений, повышению точности контроля и усилению роли данных. Вместе с тем возрастает зависимость от качества исходной информации, а также появляется риск размывания ответственности между человеком и алгоритмом.

Директор по цифровому развитию ТАСС Кирилл Сидоров обратил внимание на проблему доверия к данным и их интерпретации. Он подчеркнул, что при наличии противоречивой или некорректной информации в модели можно получить ошибочные выводы, и в этой ситуации именно человек должен сохранять способность критически оценивать результат.

При этом, как отметил управляющий директор — начальник Управления развития технологий AI в департаменте развития ИИ и машинного обучения, блок «Технологическое развитие», ПАО «Сбербанк» Михаил Сквирский, базовая логика управления остается прежней: персональную ответственность несет руководитель. Однако теперь он опирается на значительно более широкий набор инструментов и источников информации.

Экономика: эффективность и новые ограничения

В экономике искусственный интеллект воспринимается прежде всего как инструмент повышения эффективности. По словам экспертов, он позволяет ускорять процессы и снижать издержки. «Это способ достичь целей, которые раньше достичь было невозможно», — отметил Михаил Сквирский. Он рассказал, что генеративный ИИ уже замещает классические рекомендательные модели, что в отрасли считается огромным прорывом.

Одновременно с этим происходит трансформация рынка труда. Уже сейчас наблюдается снижение спроса на начинающих специалистов в ИТ, тогда как требования к квалификации и глубине знаний, напротив, растут. Это означает, что ИИ не только повышает производительность, но и усиливает конкуренцию за компетенции.

Генеральный директор АНО «ЦТИ “Нейролаб”», исполнительный директор Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта (АЛРИИ) Вячеслав Береснев предложил рассматривать влияние ИИ в экономике как сочетание двух процессов. С одной стороны, происходит оптимизация существующих бизнес-процессов, с другой — постепенно формируются новые модели, хотя их масштаб пока ограничен. Он отметил, что классический искусственный интеллект в основном встраивается в существующие процессы, а не радикально перестраивает экономику. По его словам, крупные игроки рынка создают инфраструктуру, малые и средние — нишевые продукты.

Дополнительно обсуждалась и экономика самих ИИ-решений. Участники отметили рост затрат на использование моделей и переход от экспериментального этапа к более взвешенным экономическим расчетам, когда компании начинают оценивать, что выгоднее — автоматизация или использование человеческого труда.

Общество: между удобством и утратой контроля

Наиболее сложным и неоднозначным оказался блок, посвященный обществу. В отличие от управления и экономики, где преобладали оценки возможностей, здесь эксперты чаще говорили о рисках. Речь шла о снижении доверия к информации, распространении синтетического контента и изменении способов восприятия реальности.

Кирилл Сидоров отметил, что в медиа уже происходит масштабная автоматизация и значительная часть новостей создается с использованием ИИ. При этом традиционные СМИ сталкиваются с новыми вызовами: агрегаторы и системы суммаризации перехватывают аудиторию, что может подрывать экономическую модель отрасли.

Управляющий директор портала «Рамблер» Вероника Колодько рассказала, что компания использует ИИ как цифрового помощника для редакций. При этом, подчеркнула она, в работе с контентом важно сохранять баланс. По ее словам, ИИ ускоряет процессы и помогает проверять гипотезы, но ключевая роль в создании смыслов должна оставаться за человеком. «Мы применяем ИИ для построения продуктовых гипотез, чтобы учитывать потребности человека и делать сценарии его взаимодействия с сервисами полезными и понятными. Это требует перестройки всех внутренних производственных процессов. Например, мгновенный тест на “синтетических” пользователях — точном отражении реальной целевой аудитории — позволяет в моменте понять, насколько текст редактора решает задачу читателя. Это значительно экономит время и средства: не нужно выходить “в поля”, достаточно одного дня для получения информации по дальнейшей проработке. Такой уровень применения ИИ помогает бизнесу понимать, что он создает и для чего», — пояснила Вероника Колодько.

Вячеслав Береснев обратил внимание на то, что меняются привычные модели взаимодействия: люди все реже обращаются к другим людям за знаниями и все чаще — к алгоритмам. Это может приводить к снижению роли авторитетов, изменению коммуникаций и формированию новой зависимости от технологий. «ИИ суперэффективен на уровне одного пользователя, но при этом крайне разрушителен для социальных институтов взаимодействия людей». Он привел пример: согласно ряду исследований, 80% пользователей ChatGPT не помнят, о чем беседовали с моделью пять минут назад, а 60–80% российских подростков считают ИИ своим другом. По его словам, последствия этих изменений пока трудно предсказать, но их масштаб может оказаться значительно шире, чем текущие экономические или управленческие эффекты.

Реальность, к которой придется адаптироваться

Эксперты согласились, что ИИ уже воспринимается не как опция, а как новая среда, в которой предстоит жить и работать. «Это не угроза и не возможность, это просто реальность», — отметил Кирилл Сидоров.

Ключевыми навыками в этой реальности становятся способность к критическому мышлению, умение использовать технологии для повышения собственной эффективности и сохранение человеческой уникальности.

В финале эксперты дали практические рекомендации обычному человеку: Евгений Осадчук — сохранять уникальность и креативность; Михаил Сквирский — постоянно задавать себе два вопроса: достаточно ли я эффективен и чем я лучше других; Вячеслав Береснев — не спешить с решениями и не делегировать мыслительную функцию ИИ; Вероника Колодько — четко понимать свою цель и воспринимать ИИ как инструмент; Кирилл Сидоров — помнить, что право на ошибку остается за человеком.